V. PENILAIAN KINERJA POLA TRAYEK/RUTE EKSISTING 5.1. Permintaan Pergerakan Penduduk Kebutuhan akan jasa angkutan umum penumpang di Kota Makassar tidak dapat dipisahkan dengan kebutuhan transportasi kota yang timbul karena lokasi aktivitas penduduk yang tersebar secara spasial sehingga perjalanannya juga menyebar ke seluruh bagian wilayah kota. Pola penyebaran tersebut sebagai implikasi dari rencana penggunaan lahan yang telah direncanakan dalam RTRW Kota Makassar dalam konteks kota dan RTRW Kawasan Metropolitan Mamminasata dalam konteks wilayah dan perkotaan maupun yang berkembang secara alami atau tanpa perencanaan. Berdasarkan kondisi tersebut, maka dapat diidentifikasi variabel-variabel yang dapat menimbulkan kebutuhan transportasi atau permintaan akan pergerakan atau perjalanan penduduk kota di setiap kecamatan, dimana variabel-variabel tersebut dikonversi dan selanjutnya dianalisis serta diramalkan dalam model kebutuhan transportasi seperti yang telah dijelaskan pada Sub bab 3.6.2. Hasil survei data sekunder dan primer selengkapnya untuk setiap variabel bebas (X1 sampai X7) di 14 kecamatan Kota Makassar dapat dilihat pada Lampiran 1 dan
Lampiran 7, sedangkan hasil tabulasi variabel-variabel yang
berpengaruh dan peringkat kecamatan tersebut dapat dilihat pada Tabel 19. Tabel 19. Faktor yang Berpengaruh pada Permintaan Pergerakan Penduduk Kota Makassar berdasarkan Kecamatan No
Kecamatan
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
Peringkat
1 2 3 4
Mariso Mamajang Tamalate Rappocini
29013 26167 7148 14813
193 27 42 47
13060 15973 32602 28141
59.1 69.0 70.3 115.4
17 17 23 23
110 110 50 120
225 225 225 225
23 20 22 25
5 6 7 8
Makassar Ujungpandang Wajo Bontoala
31898 10616 17154 27138
41 32 17 22
15639 6870 11023 13840
78.1 60.0 89.9 59.1
41 41 43 23
120 190 120 110
225 285 225 225
25 22 20 18
9 10 11 12
Ujung Tanah Tallo Panakkukang Manggala
7711 21979 7623 3833
23 45 43 34
10998 35365 26709 24387
59.1 59.1 115.4 59.1
17 17 41 23
60 60 190 60
225 225 285 225
11 22 30 16
13 14
Biringkanaya Tamalanrea
2485 2666
43 33
35583 22268
59.1 59.1
26 23
180 110
285 225
23 18
Sumber: Survei Data Sekunder dan Primer (2006)
81
Analisis permintaan pergerakan atau transportasi di Kota Makassar yang dihitung dengan peramalan statistik korelasi dan analisis regresi berganda, dimana Y1 atau permintaan pergerakan merupakan variabel terikat (dependent variable). Variabel bebas (independent variable) yang diasumsikan sebagai pendorong terjadinya bangkitan pergerakan (sistem aktivitas maupun sistem transportasi) adalah: § X1 adalah jumlah penduduk sebagai fungsi kepadatan penduduk atau jumlah jiwa penduduk per luas wilayah kecamatan (jiwa/km2); § X2 adalah sosial ekonomi sebagai fungsi fasilitas pendidikan (SD), kesehatan (RS), dan perdagangan (pasar) di setiap kecamatan (unit); § X3
adalah
penggunaan
lahan
sebagai
fungsi
aktivitas
permukiman,
perdagangan dan jasa, industri, dan ruang terbuka di kecamatan (unit); § X4 adalah tingkat pelayanan transportasi sebagai fungsi kapasitas, kecepatan, tingkat polusi, dan frekuensi angkutan umum penumpang per kecamatan (jumlah); § X5 adalah harga/biaya transportasi sebagai fungsi tarif angkutan umum penumpang lebih besar dari Rp 2500,- dan lebih besar dari Rp 3500,- per kecamatan (rupiah); § X6
adalah
kenyamanan
oleh
pelayanan
transportasi
sebagai
fungsi
ketersediaan tempat duduk, kebersihan dan suhu, kebisingan dan goncangan, polusi yang ditimbulkan oleh angkutan umum penumpang per kecamatan (tingkat kepuasan); dan § X7 adalah waktu perjalanan sebagai fungsi waktu dari rumah ke tempat tunggu, waktu tunggu, dari asal ke tujuan, dan waktu tunggu per kecamatan (menit). Berdasarkan hasil analisis korelasi dan regresi berganda pada Tabel 19 di atas, dimana semua variabel yang berpengaruh dianalisis dengan bantuan software SPSS 11 seperti yang terdapat pada Lampiran 2, 10, 11, 12, 13, dan 14 menghasilkan sebagai berikut: 1. Hasil perhitungan koefisien regresi konstanta adalah 102.664 dengan t hitung 1.579 dan nilai Sig 0.165. Koefisien slope variabel jumlah penduduk adalah -0.107 (t hitung -0.853 dan Sig 0.246), sosial ekonomi 4.214 (t hitung 0.028 dan Sig 0.979), penggunaan lahan 0.127 (t hitung 0.966 dan Sig 0.372), tingkat pelayanan 0.793 (t hitung 3.697 dan Sig 0.010), biaya transportasi 2.24 (t hitung -0.097 dan Sig 0.926), kenyamanan 1.032 (t hitung 2.439 dan
82
Sig 0.051), dan waktu perjalanan -1.676 (t hitung -1.885 dan Sig 0.108). Persamaan regresi untuk prediksi peringkat kecamatan dengan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan pergerakan penduduk per kecamatan di Kota Makassar adalah: Y = 102.664- 0.107X1+ 4.214X2+ 0.127X3+ 0.793X4- 2.24X5+ 1.32X6- 1.676X7 2. Koefisien Korelasi Pearson antara peringkat dengan jumlah penduduk adalah 0.029 (Sig 0.460), sosial ekonomi -0.005 (Sig 0.493), penggunaan lahan 0.045 (Sig 0.439), tingkat pelayanan 0.845 (Sig 0.000), biaya transportasi 0.514 (Sig 0.030), kenyamanan 0.549 (Sig 0.021), dan waktu perjalanan 0.298 (Sig 0.151). Rata-rata Sig peringkat terhadap variabel adalah 0.228, sehingga koefisien korelasi secara umum tidak signifikan karena lebih besar dari nilai alpha, tetapi korelasi antara peringkat dengan tingkat pelayanan, kenyamanan, dan waktu perjalanan adalah signifikan. 3. Tabel Model Summary mengidentifikasi koefisien korelasi berganda antara ketujuh variabel dengan peringkat adalah 0.950 dan nilai koefisien determinasi persamaan regresi adalah 0.902 serta nilai koefisien determinasi yang disesuaikan untuk yang lebih dari satu variabel sebesar 0.788. Berdasarkan nilai tersebut berarti 78.8 persen variasi atau perubahan peringkat dapat dijelaskan oleh perubahan ketujuh variabel. Signifikansi koefisien determinasi dengan F hitung sebesar 7.899 dan nilai Sig sebesar 0.011 serta F tabel dengan df1 sebesar 7 dan df2 sebesar 6 adalah 4.21. Kondisi F hitung lebih besar dari F tabel dan nilai Sig lebih kecil dari alpha (0.05) yang berarti koefisien determinasi signifikan secara statistik. 4. Rata-rata (mean) untuk peringkat kecamatan adalah 28.8; jumlah penduduk 43.0; sosial ekonomi 25.2; penggunaan lahan 53.6; tingkat pelayanan 39.3; biaya transportasi 25.3; kenyamanan 27.1; dan waktu perjalanan 80.4. Sedangkan standar deviasi peringkat kecamatan adalah 23.46; jumlah penduduk 32.856; sosial ekonomi 23.78; penggunaan lahan 35.04; tingkat pelayanan 18.90; biaya transportasi 19.22; kenyamanan 24.60; dan waktu perjalanan 10.65. Nilai rata-rata tertinggi adalah faktor waktu perjalanan, penggunaan lahan, dan jumlah penduduk dimana standar deviasi tertinggi berpengaruh pada faktor penggunaan lahan dan jumlah penduduk. 5. Grafik P-P Plot Normal menggambarkan distribusi frekuensi dari peringkat kecamatan dibandingkan dengan distribusi frekuensi yang telah ditentukan
83
dimana titik-titiknya berada di sekitar garis lurus diagonal. Frekuensi pengamatan sama dengan distribusi uji sehingga disimpulkan bahwa data telah terdistribusi secara normal atau penyebaran peringkat kecamatan mengikuti distribusi normal. 6. Grafik Scatterplot
menggambarkan
penyebaran
residual
regresi
dan
memeriksa linearitas hubungan antara variabel independen dan dependen. Dimana residual negatif diikuti oleh residual positif yang berarti telah mengikuti asumsi analisis regresi sehingga persamaan regresinya sudah tepat. Permintaan pergerakan penduduk Kota Makassar berdasarkan aktivitas dan sebaran spasial lokasi kecamatan diprediksi akan sangat signifikan dipengaruhi oleh faktor-faktor: jumlah penduduk, sosial ekonomi, penggunaan lahan, tingkat pelayanan, harga/biaya transportasi, kenyamanan pelayanan transportasi, dan waktu perjalanan. Signifikansi tersebut terutama pada koefisien korelasi antara peringkat dengan tingkat pelayanan, kenyamanan pelayanan, dan waktu perjalanan. Selain itu, koefisien determinasi model telah signifikan secara statistik antara ketujuh variabel independen terhadap permintaan. Berdasarkan grafik pada Lampiran 2 disimpulkan bahwa data yang digunakan telah terdistribusi secara normal atau untuk penyebaran peringkat kecamatan, karena telah mengikuti distribusi normal dengan standar deviasi 0.08. Selain itu, persamaan regresi hubungan antara variabel terikat dan bebas sudah tepat karena telah mengikuti asumsi-asumsi analisis regresi. Peramalan permintaan pergerakan penduduk berdasarkan kecamatan akan berkurang sejalan dengan bertambahnya jumlah penduduk (-0.107), biaya transportasi (-2.24), dan waktu perjalanan (-1.676). Sedangkan faktor-faktor yang berpengaruh positif terhadap permintaan pergerakan penduduk adalah sosial ekonomi (4.214), penggunaan lahan (0.127), tingkat pelayanan (0.793), dan kenyamanan (1.32). Koefisien korelasi berganda sebesar 0.950 berarti korelasi antara seluruh faktor dengan peringkat kecamatan yang mempengaruhi permintaan adalah 95% dan koefisien determinasi sebesar 0.902 menunjukkan bahwa 90% sumbangan faktor-faktor lainnya menentukan naik turunnya peringkat kecamatan dan 10% sisanya ditentukan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model.
84
Hubungan ke tujuh variabel di atas berdasarkan data dan analisis statistik deskriptif yang menggunakan skala penilaian prosentase 1-100 dapat dilihat
100% 80%
Waktu Perjalanan
60%
Kenyamanan Biaya Transportasi
40%
Tingkat Pelayanan
20%
Penggunaan Lahan
Tamalanrea
Manggala
Biringkanaya
Panakkukang
Tallo
Ujung Tanah
Wajo
Bontoala
Makassar
Ujungpandang
Rappocini
Mamajang
Tamalate
Sosial Ekonomi
0% Mariso
Persentase Faktor Berpengaruh
pada Gambar 14.
Penduduk
Kecamatan
Gambar 14. Permintaan Transportasi Kota Makassar Per Kecamatan Grafik di atas menunjukkan bahwa terdapat tiga kategori pengelompokan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan transportasi Kota Makassar yaitu kategori rendah (0-33%), sedang (34-66%), dan tinggi (67-100%). Hasilnya adalah faktor jumlah penduduk berpengaruh rendah (0-30%), sosial ekonomi rendah-sedang (10-55%), penggunaan lahan rendah-sedang (1863%), tingkat pelayanan rendah-tinggi (22-75%), biaya transportasi sedang-tinggi (41-75%), kenyamanan sedang-tinggi (55-79%) dan waktu perjalanan rata-rata tinggi (100 persen) pada 14 kecamatan. Selain itu, teridentifikasi juga faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan transportasi di setiap kecamatan adalah sangat bervariasi. Kategori pengelompokan faktor berpengaruh adalah 0-20% (sangat rendah), 21-40% (rendah), 41-60% (sedang), 61-80% (tinggi), dan 81-100% (sangat tinggi). Kategori kecamatan berdasarkan berbagai faktor yang beragam adalah sangat rendah di sebagian besar kecamatan kecuali Kecamatan Mariso, Mamajang, Makassar, Bontoala, dan Tallo; kategori rendah di sebagian besar kecamatan kecuali Kecamatan Tamalate dan Manggala; kategori sedang di sebagian besar kecamatan kecuali Kecamatan Tallo; kategori tinggi di sebagian besar kecamatan kecuali Kecamatan Ujung Tanah; dan kategori sangat tinggi di seluruh kecamatan.
85
Kondisi di atas sejalan dengan kondisi transportasi umum massal kota-kota di Indonesia, dimana dari 10 kota metropolitan hanya 7 kota yang menggunakan kendaraan kapasitas besar (bus besar dan sedang) secara maksimal dan selebihnya didominasi kendaraan berkapasitas kecil (MPU) seperti Kota Makassar. Beberapa permasalahan terkait dengan kondisi tersebut, diantaranya adalah: rendahnya aksesibilitas karena banyaknya bagian kawasan perkotaan yang belum dilayani dan rendahnya tingkat pelayanan angkutan umum penumpang non-bus (MPU) karena waktu tunggu yang relatif tinggi antara 33-46 menit. Selain itu, waktu perjalanan yang lama karena hierarki pelayanan tidak optimal berdampak pada terjadinya trayek berjarak panjang dan terjadi penumpukan atau tumpang tindih trayek pada beberapa rute antar kawasan dalam kota dan berimplikasi langsung pada peningkatan tarif angkutan umum penumpang.
5.2. Kinerja Rute dan Operasi Angkutan Umum Penumpang Non-Bus Kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus (angkutan kota) atau pete-pete di Kota Makassar dapat dinilai berdasarkan efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna angkutan umum tersebut sebagai bagian dari kinerja. Fungsi kualitatif kinerja berupa pengukuran kemampuan, usaha, dan kesempatan bagi pengusaha dalam menyediakan angkutan umum adalah yang diharapkan para pengguna. Berdasarkan maksud tersebut, dapat diidentifikasi variabel-variabel yang diasumsikan dapat berpengaruh pada kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus Kota Makassar. Selanjutnya, variabel-variabel tersebut dikonversi dan dianalisis serta diramalkan dalam model kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus seperti yang penjelasan pada Sub bab 3.6.2. Hasil survei data sekunder dan primer setiap variabel bebas (X8 sampai X15) di 3 kecamatan di Kota Makassar dan 5 trayek (3 dalam kota dan 2 antar kota) yang dapat dilihat pada Lampiran 3 dan faktor-faktor yang berpengaruh dapat dilihat pada Tabel 20. Hubungan ke delapan variabel sebagai faktor kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus Kota Makassar terutama pada 3 (tiga) trayek utama kota yaitu D, E, dan G serta 2 (dua) trayek utama
86
antar kota yaitu Makassar-Maros dan Makassar-Gowa (Sungguminasa) dengan skala penjumlahan dari prioritas trayek. Tabel 20. Kinerja dan Operasi AUPNB Kota Makassar berdasarkan Trayek No
Trayek
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
Prioritas
1
D
45
45
35
60
120
8
4
22
68
2
E
26
26
75
6
40
14
6
20
43
3
G
5
5
25
7
120
8
4
6
36
4
Maros
12
12
80
6
80
3
4
20
43
5
Gowa
57
57
75
10
120
8
6
18
70
Sumber: Survei Data Sekunder dan Primer (2006)
Analisis kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus Kota Makassar dihitung dengan peramalan statistik korelasi dan analisis regresi berganda, dimana Y2 atau kinerja rute dan operasi merupakan variabel terikat (dependent variable). Variabel bebas (independent variable) yang diasumsikan sebagai faktor-faktor yang dapat meningkatkan kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus adalah: § X8 adalah faktor muat atau pengisian sebagai fungsi pengisian angkutan kota yang berangkat dan pulang (orang); § X9 adalah jumlah penumpang yang diangkut angkutan kota sebagai fungsi jumlah penumpang yang berangkat dan pulang (orang); § X10 adalah waktu antara sebagai fungsi waktu keberangkatan sampai kepulangan dengan angkutan kota (menit); §
X11 adalah waktu tunggu penumpang sebagai fungsi waktu tunggu penumpang terhadap ketersediaan angkutan kota (menit);
§ X12 adalah kecepatan perjalanan sebagai fungsi kecepatan angkutan kota dari keberangkatan sampai kepulangan (km/jam); § X13 adalah sebab-sebab kelambatan sebagai fungsi hambatan angkutan kota sejak keberangkatan sampai kepulangan (aktivitas); § X14 adalah penyediaan angkutan sebagai fungsi ketersediaan angkutan kota untuk keberangkatan sampai kepulangan (unit); dan § X15 adalah tingkat konsumsi bahan bakar sebagai fungsi penggunaan bahan bakar bagi angkutan kota untuk keberangkatan sampai kepulangan (liter). Berdasarkan hasil analisis korelasi dan regresi data pada Tabel 20 di atas, maka kedelapan variabel yang berpengaruh dianalisis dengan bantuan SPSS 11 seperti yang terdapat pada Lampiran 4 dan menghasilkan sebagai berikut:
87
1.
Metode analisis Stepwise dengan nilai konstanta 51.131 dan faktor muat/ pengisian 0,816 dan penyediaan angkutan -4.748, sehingga persamaan regresi untuk kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus dirumuskan sebagai berikut: Y = 51.131 + 0.816X8 - 4.748X14
2.
Koefisien korelasi Metode Stepwise adalah 0.998 (koefisien determinasi 0.997) dengan pengujian dengan menggunakan uji t menyimpulkan Sig konstanta lebih kecil dari alpha sedangkan Sig faktor muat/pengisian lebih kecil dari alpha berarti signifikan secara statistik dan Sig penyediaan angkutan lebih besar dari alpha sehingga tidak signifikan secara statistik. Kinerja rute/trayek dan operasi angkutan umum penumpang non-bus Kota
Makassar yang diprediksi dengan Metode Stepwise di atas berdasarkan sebaran trayek angkutan kota dan antar kota sekitarnya sangat signifikan dipengaruhi oleh faktor muat/pengisian dan signifikan oleh penyediaan angkutan, sedangkan faktor
jumlah
penumpang
yang
diangkut,
waktu
antara,
waktu
tunggu
penumpang, kecepatan perjalanan, sebab-sebab kelambatan, dan tingkat konsumsi bahan bakar sangat kurang signifikan. Berdasarkan beberapa trayek tersebut, maka kinerja rute dan operasi angkutan
umum
penumpang
non-bus
akan
berkurang
sejalan
dengan
bertambahnya penyediaan angkutan (-4.748) dan faktor yang berpengaruh positif terhadap kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus adalah faktor muat/pengisian (0.816). Hasil analisis dalam bentuk grafik pada Lampiran 4 dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi secara normal atau penyebaran prioritas trayek telah mengikuti distribusi normal dengan standar deviasi 0.71. Persamaan regresi hubungan antara variabel bebas dan terikat sudah tepat karena telah mengikuti asumsi analisis regresi. Kinerja rute dan operasi angkutan umum penumpang non-bus dari hasil pengumpulan data yang dilakukan dengan wawancara langsung kepada pengemudi angkutan kota di atas kendaraan (on board survey) serta pengamatan surveyor pada trayek terpilih dalam satu kali perjalanan. Untuk dapat melihat keterkaitan kedelapan variabel bebas berdasarkan analisis statistik deskriptif menggunakan skala penilaian 0-120 dapat dilihat pada Gambar 15.
88
Gowa
tingkat konsumsi bahan bakar penyediaan angkutan
Maros
sebab-sebab kelambatan kecepatan perjalanan Trayek
G
waktu tunggu penumpang waktu antara jumlah penumpang yang diangkut
E
faktor muat/pengisian
D
0
20
40
60
80
100
120
140
Skala Penilaian
Gambar 15. Kinerja Rute dan Operasi AUPNB Kota Makassar Per Trayek Gambar 15 menunjukkan bahwa terdapat tiga kategori pengelompokan aspek-aspek yang berpengaruh terhadap kinerja rute dan operasi AUPNB Kota Makassar yaitu kategori rendah (0-40), sedang (41-80), dan tinggi (81-100). Berdasarkan
grafik
data
tersebut
dapat
disimpulkan
bahwa
faktor
muat/pengisian, jumlah penumpang yang diangkut, waktu tunggu penumpang, sebab-sebab kelambatan, penyediaan angkutan, dan tingkat konsumsi bahan bakar rata-rata berpengaruh rendah, waktu antara rata-rata berpengaruh sedang, dan kecepatan perjalanan rata-rata berpengaruh tinggi pada kelima trayek tersebut. Selain itu, teridentifikasi juga faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kinerja rute dan operasi AUPNB di setiap trayek adalah bervariasi. Kategori trayek berdasarkan berbagai faktor yang beragam dan relatif rendah di seluruh trayek; kategori sedang di Trayek D, E, Makassar, dan Gowa; dan kategori tinggi di Trayek D, G, dan Gowa. Berdasarkan kondisi tersebut, maka kinerja rute/trayek angkutan umum Kota Makassar di masa yang akan datang yang dipengaruhi oleh kedelapan faktor tersebut, dimana faktor muat/pengisian dan penyediaan angkutan sebagai faktor yang menjadi perhatian utama dalam penilaian kinerja pola trayek/rute eksisting angkutan umum penumpang non-bus. Kondisi tersebut sejalan juga dengan beberapa permasalahan terkait dengan penataan angkutan umum Kota Makassar, diantaranya adalah: tingkat aksesibilitas masih rendah sehingga masyarakat harus melakukan beberapa kali perpindahan angkutan hingga sampai ke tujuan, masih terdapatnya angkutan kota yang tidak resmi disamping penggunaan moda lain seperti ojek dan becak
89
pada beberapa ruas jalan utama kota, waktu tunggu angkutan relatif tinggi pada jam tidak sibuk, jarak tempuh trayek yang cukup panjang khususnya antar kota, dan faktor muat penumpang yang berfluktuasi dengan frekuensi singkat pada jam sibuk dan selebihnya angkutan relatif tidak berpenumpang atau sangat rendah. Hubungan antara indikator kinerja transportasi angkutan umum dengan efektifitas dan efisiensi menyimpulkan bahwa kondisi kedua faktor tersebut menjadi sangat penting untuk dinilai berdasarkan aspek: kemudahan, kapasitas, keterjangkauan, beban publik dan pengusaha, serta utilitas sebagai bagian dari fungsi manajemen antara pengusaha dan pengemudi khususnya dalam fungsi pengarahan dan koordinasi.
5.3. Kinerja Prasarana Transportasi Kinerja
prasarana
transportasi
Kota
Makassar
dalam
mendukung
pelayanan angkutan umum penumpang non-bus dapat dinilai berdasarkan kebutuhan, pemilihan moda, teknologi kendaraan, muatan terberat, dan konstruksi jalan dari data sekunder instansi terkait yaitu Dinas Perhubungan dan Dinas Pekerjaan Umum Kota Makassar dan data primer berupa pengamatan visual kondisi dan keterbatasan prasarana di lapangan. Kinerja prasarana transportasi di Kota Makassar dapat dinilai berdasarkan efektivitas dan efisiensi kebutuhan prasarana diperbandingkan dengan kondisi ideal berdasarkan standar atau ketentuan yang berlaku. Berdasarkan maksud tersebut, maka dapat diidentifikasi variabel-variabel yang dapat berpengaruh pada kinerja prasarana transportasi Kota Makassar, dimana variabel-variabel tersebut dikonversi dan selanjutnya dianalisis serta diramalkan dalam model prasarana transportasi seperti yang telah dijelaskan pada Sub bab 3.6.2. Hasil survei data sekunder dan primer setiap variabel bebas (X16 sampai X23) di Kota Makassar yang dapat dilihat pada Lampiran 5, sedangkan faktorfaktor yang berpengaruh dapat dilihat pada Tabel 21. Tabel 21. Kinerja Prasarana Transportasi Kota Makassar dan Sekitarnya No 1 2 3
Kota/Kabupaten
X16
X17
X18
X19
X20
X21
X22
X23
Urutan
Makassar Maros Gowa
75 95 97
75 71 90
40 67 50
65 50 37
1,6 22 62
2,7 67 71
94 40 50
19 90 35
136 195 188
Sumber: Survei Data Sekunder dan Primer (2006)
90
Pengumpulan data dilakukan dengan survei instansi
menggunakan
kuesioner dan wawancara kepada pimpinan instansi tersebut dengan parameter ketersediaan dan pemanfaatan prasarana transportasi. Analisis kinerja prasarana transportasi yang menunjang kegiatan angkutan umum penumpang non-bus Kota Makassar dihitung dengan peramalan statistik korelasi dan analisis regresi berganda, dimana Y3
atau kinerja prasarana
transportasi merupakan variabel terikat (dependent variable). Variabel bebas (independent variable) yang diasumsikan sebagai faktor-faktor yang dapat meningkatkan kinerja prasarana transportasi yang menunjang kegiatan angkutan umum penumpang non-bus adalah: §
X16 adalah tempat pemberhentian sebagai fungsi prosentase fasilitas angkutan umum penumpang berdasarkan kebutuhan dan kondisi yang ada di tiga kota/kabupaten (% unit);
§
X17 adalah halte sebagai fungsi prosentase fasilitas angkutan umum penumpang
berdasarkan
kebutuhan
dan
kondisi
yang ada
di
tiga
kota/kabupaten (% unit); §
X18 adalah prioritas bus sebagai fungsi prosentase fasilitas angkutan umum penumpang
berdasarkan
kebutuhan
dan
kondisi
yang
ada
di
tiga
kota/kabupaten (% unit); §
X19 adalah sistem informasi sebagai fungsi prosentase fasilitas angkutan umum penumpang berdasarkan kebutuhan dan kondisi yang ada di tiga kota/kabupaten (% unit);
§
X20 adalah geometri jalan
sebagai fungsi prosentase luas geometri jalan
berdasarkan kebutuhan dan kondisi yang ada di tiga kota/kabupaten (% unit); §
X21 adalah kondisi jalan sebagai fungsi prosentase kondisi jalan berdasarkan kondisi baik dan buruknya di tiga kota/kabupaten (% keadaan);
§
X22 adalah kapasitas jalan sebagai fungsi prosentase besar kapasitas jalan berdasarkan rencana dan fakta yang ada di tiga kota/kabupaten (% luas); dan
§
X23 adalah volume lalulintas sebagai fungsi prosentase jumlah lalulintas berdasarkan rencana dan fakta yang ada di tiga kota/kabupaten (% jumlah). Berdasarkan hasil analisis korelasi dan regresi data pada Tabel 21 di atas,
maka kedelapan variabel yang berpengaruh dianalisis dengan bantuan SPSS 11 seperti yang terdapat pada Lampiran 6 dan menghasilkan sebagai berikut:
91
1. Metode Forward dengan nilai konstanta 116.394 dan kondisi jalan 0.513, sehingga persamaan regresinya dirumuskan sebagai berikut: Y=116.394 + 0.513X21. 2. Koefisien korelasi Metode Forward adalah 0.999 dan koefisien determinasi adalah 0.997. 3. Pengujian dengan menggunakan uji t menyimpulkan Sig konstanta dan kondisi jaringan jalan lebih besar dari alpha sehingga signifikan secara statistik. Kinerja prasarana transportasi di Kota Makassar berdasarkan sebaran dan potensinya di Kota Makassar dan sekitarnya yang diprediksi dengan Metode Forward di atas secara umum signifikan dan dipengaruhi oleh faktor kondisi jalan, sedangkan yang kurang signifikan adalah geometri jalan, volume lalulintas, kapasitas jalan, tempat pemberhentian, halte, prioritas bus dan sistem informasi. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa kinerja prasarana transportasi berdasarkan lokasi kota/kabupaten tersebut yang akan berpengaruh positif terhadap kinerja prasarana tersebut adalah kondisi jaringan jalan (0.513). Berdasarkan kondisi tersebut, maka kinerja prasarana transportasi di Kota Makassar dan sekitarnya di masa yang akan datang yang dipengaruhi oleh kedelapan faktor tersebut, dimana faktor kondisi jaringan jalan sebagai faktor yang menjadi perhatian utama dalam penilaian kinerja tersebut. Kondisi jaringan jalan di Kota Makassar dengan persentase jalan baik hanya 27% dan jalan rusak 72% sedangkan kota/kabupaten sekitarnya relatif baik. Faktor yang sangat berpengaruh dalam pengembangan jaringan jalan tersebut diantaranya penggunaan badan jalan untuk fungsi parkir (parking on street), penggunaan daerah milik jalan untuk fungsi komersial (kaki lima dan lain sebagainya), bercampurnya berbagai jenis kendaraan moda darat, kondisi fisik jalan yang rusak, tingginya volume lalulintas, dan perilaku pengemudi dalam berkendaraan. Hubungan
ke
delapan
variabel
di
atas
sebagai
faktor
prasarana
transportasi Kota Makassar dan kota sekitarnya yaitu Maros dan Gowa dengan skala penilaian 1-100 menunjukkan bahwa terdapat tiga kategori pengelompokan aspek-aspek yang berpengaruh terhadap kinerja prasarana transportasi di Kota Makassar yaitu kategori rendah (0-40), sedang (41-80), tinggi (81-120), dan sangat tinggi (121-160) yang dapat dilihat pada Gambar 16.
92
Gowa
volume lalulintas kapasitas jalan kondisi jaringan jalan Kota
dimensi jaringan jalan
Maros
sistem informasi prioritas bus halte tempat pemberhentian
Makassar
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Skala Penilaian
Gambar 16. Kinerja Prasarana Transportasi Kota Makassar dan Sekitarnya Berdasarkan grafik data tersebut dapat disimpulkan bahwa faktor kondisi jaringan jalan berpengaruh sangat tinggi; tempat pemberhentian rata-rata berpengaruh tinggi; sistem informasi, halte, dan prioritas bus rata-rata berpengaruh sedang; dimensi jaringan jalan, kapasitas jalan, dan volume lalulintas rata-rata berpengaruh rendah pada ketiga kota/kabupaten tersebut. Selain itu, teridentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kinerja prasarana transportasi di setiap kota/kabupaten adalah bervariasi. Kategori untuk kota/kabupaten berdasarkan berbagai faktor yang beragam dan relatif rendah di sebgaian kecil saja kota/kabupaten; kategori sedang dan tinggi di Kota Makassar, Kabupaten Maros dan Gowa; dan kategori sangat tinggi di Kabupaten Maros dan Gowa. Permasalahan transportasi angkutan umum penumpang non-bus terkait dengan prasarana transportasi Kota Makassar dan sekitarnya seperti di atas menyebabkan semakin menurunnya tingkat aksesibilitas kota terutama pada jam sibuk atau puncak (peak hours) terutama di jalan utama kota dan dilalui rute/trayek angkutan umum penumpang non-bus, karena daya tampung ruas jalan terhadap volume lalulintas tidak memadai lagi dan berdampak pada terjadinya tundaan sampai kemacetan. Kinerja prasarana transportasi Kota Makassar di masa yang akan datang dipengaruhi oleh kedelapan faktor tersebut, dimana
kondisi jaringan jalan
sebagai faktor utama dalam penilaian kinerja pola trayek/rute eksisting angkutan umum penumpang non-bus, terutama untuk fungsi manajemen yaitu aspek pengendalian.
93
5.4. Tingkat Pelayanan Jalan Tingkat pelayanan jalan di Kota Makassar direpresentasikan oleh rasio volume per kapasitas suatu ruas jalan dimana dipengaruhi oleh faktor-faktor: kapasitas dasar (smp/jam), faktor kesesuaian lebar jalur lalu-lintas, faktor kesesuaian bahu dan trotoar, faktor kesesuaian pemisahan arah/perjalanan (jalan dua arah), faktor kesesuaian jalur pergerakan, faktor kesesuaian ukuran kota, kecepatan pergerakan bebas (km/jam), pergerakan sebenarnya (smp/jam), dan derajat/ tingkat kejenuhan (DS). Secara kualitatif tingkat pelayanan jalan terkait langsung dengan kecepatan dan waktu perjalanan, kebebasan, kenyamanan, dan ekonomi, dan bersifat kuantitatif dengan kapasitas, kecepatan nyata, dan rasio volume per kapasitas. Kondisi tingkat pelayanan jalan di lokasi studi berdasarkan survei volume lalulintas dan kondisi lingkungan pada rute/trayek dalam kota dan antar kota selama 3 hari pada jam puncak dapat diidentifikasi variabel berpengaruh pada tingkat pelayanan jalan di Kota Makassar, dimana variabel-variabel tersebut dinilai berdasarkan persamaan yang telah dijelaskan pada Sub bab 3.6.2. Hasil survei data primer untuk variabel volume lalulintas berdasarkan Lampiran 17 yang dihitung dengan statistik dan ditabulasi seperti pada Tabel 22. Tabel 22. Komposisi Lalulintas Rata-rata di Lokasi Penelitian No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Jenis Kendaraan Sedan/Jeep Kijang Mini Bus Bus Pick-up Truk mini Truk tangki Truk gandeng Sepeda motor Angkot (pete-pete) Sepeda Becak Lainnya***) Jumlah
Jumlah 239.55 507.7 13.1 54.65 98.1 46.9 43.4 11.65 3008.2 531.3 177.1 94.05 4 4826.35
Pembulatan 240 508 13 55 98 47 43 12 3008 531 177 94 4 4826
Konversi*) 1.00 1.00 1.00 1.80 1.00 1.20 1.50 4.00 0.25 1.00 0.80 0.33 0.33
SMP**) 240 508 13 99 98 56 65 48 752 531 142 31 1 2584
% 9.3 19.7 0.5 3.8 3.8 2.2 2.5 1.9 29.1 20.5 5.5 1.2 0.0 100
Sumber: Survei Data Primer (2006) *) Nilai Konversi IHCM dan Ditjen Bina Marga, 1997 **) SMP = satuan muatan penumpang ***) gerobak dan lainnya
Komposisi lalulintas rata-rata per 15 menit (06.00-08.00, 12.00-14.00, dan 16.00-17.00 wita) selama 3 hari pengamatan (Senin, Jumat, dan Minggu) di
94
lokasi penelitian yaitu di zona pusat kota (mewakili Trayek D di Jalan Urip Sumohardjo), zona transisi kota (mewakili Trayek E di Jalan Toddopuli Raya), zona pinggiran kota (mewakili Trayek G di Jalan Tinumbu), zona sub urban bagian timur (mewakili Trayek Maros di Jalan Perintis Kemerdekaan), dan zona sub urban bagian selatan (mewakili Trayek Gowa di Jalan Sultan Alauddin). Berdasarkan data tersebut teridentifikasi bahwa jumlah total kendaraan adalah 4826 buah atau volume 2584 SMP (satuan muatan penumpang) jenis kendaraan tertinggi sampai terendah yang diamati dalam perhitungan volume adalah: sepeda motor 752 (29.1%), angkutan kota 531 (20.5%), kijang 508 (19.7%), sedan/jeep 240 (9.3%), sepeda 142 (5.5%), pick-up 98 (3.8%), becak 31 (1.2%), bus 99 (3.8%), truk mini 56 (2.2%), truk tangki 65 (2.5%), mini bus 13 (0.5%), truk gandeng 48 (1.9%), dan lainnya 4 (0%). Komposisi lalulintas berdasarkan jumlah kendaraan secara grafis dapat dilihat pada Gambar 17.
Sedan/Jeep 11%
4% 2%
Kijang Mini Bus Bus
0%
Pick-up
5%
Truk mini Truk tangki
62% 11%
Truk gandeng Sepeda motor
0% 1% 2% 1%
0% 1%
Angkot (pete-pete) Sepeda Becak Lainnya***)
Gambar 17. Komposisi Lalulintas di Lokasi Penelitian Per Jenis Kendaraa n Komposisi volume lalulintas di lokasi penelitian berdasarkan jumlah kendaraan rata-rata mulai dari yang terpadat hingga yang terjarang berturut-turut adalah zona pusat kota (Jalan Urip Sumohardjo) dengan jumlah kendaraan 1553 buah (32%), kemudian zona sub urban timur kota (Jalan Perintis Kemerdekaan) sebanyak 1150 buah (23.9%), zona sub urban selatan kota (Jalan Sultan Alauddin) sebanyak 1057 buah (21.9%), zona transisi kota (Jalan Toddopuli Raya) sebanyak 648 buah (13.4%), dan zona pinggiran kota (Jalan Tinumbu) sebanyak 422 buah (8.8%). Untuk lebih jelasnya komposisi tersebut dapat dilihat pada Tabel 23.
95
Tabel 23. Komposisi Lalulintas Rata-rata di Lokasi Penelitian No
Jenis Kendaraan
Urip Sumoharjo 5188
Toddopuli Raya 2310
Tinumbu 442
Perintis Kemerdekaan 3973
Sultan Alauddin 2460
1
Sedan/Jeep
2
Kijang
11243
2966
838
9195
6220
3
Sepeda motor
55445
25760
12462
45552
41272
4
Total kendaraan bermotor pribadi Pick-up
61756 (66.3%) 568
31036 (79.8%) 798
13742 (54.2%) 664
58720 (85.1%) 2205
49952 (78.8%) 1652
5
Truk mini
135
374
241
872
1191
6
Truk tangki
12
65
417
1826
283
7
Truk gandeng
1
0
302
340
55
8
Total angkutan barang Mini Bus
716 (0.77%) 105
1237 (3.18%) 45
1624 (6.4%) 126
5243 (7.6%) 262
3181 (5%) 248
9
Bus
1811
535
639
99
194
16202
2807
3683
4391
4796
18118 (19.4%) 1854
3387 (8.7%) 1635
4448 (17.5%) 2488
4752 (6.9%) 167
5238 (8.3%) 4481
589
1478
3005
46
526
28
111
33
41
28
2471 (2.6%) 93181 1553
3224 (8.3%) 38884 648
5526 (22%) 25340 422
254 (0.4%) 68969 1150
5035 (7.9%) 63406 1057
10
11
Angkot (petepete) Total angkutan penumpang Sepeda
12
Becak
13
Lainnya***)
Total kendaraan tidak bermotor Jumlah Rata-rata per 3 hari dan per 20 bagian (15’)
Jumlah 14373 (4.9%) 30462 (10.5%) 180491 (62.3%) 225326 (78%) 5887 (2%) 2813 (0.9%) 2603 (0.8%) 698 (0.2%) 12001 (4.1%) 786 (0.3%) 3278 (1%) 31879 (11%) 35943 (12%) 10625 (3.7%) 5644 (1.9%) 241 (0.1%) 16510 (5.7%) 289780 4830
Sumber: Survei Data Primer (2006) *) gerobak dan lainnya
Berdasarkan komposisi lalulintas rata-rata di lokasi penelitian teridentifikasi bahwa kendaraan bermotor (pribadi, angkutan barang dan penumpang) lebih besar jumlahnya yaitu 273270 buah (94.2%) dibanding kendaraan tidak bermotor (sepeda, becak, dan lainnya) yaitu hanya sebanyak 16510 buah (5.8%). Sedangkan berdasarkan klasifikasi pemanfaatannya yang terbesar adalah kendaraan pribadi (78%), angkutan penumpang (12%), kendaraan tidak bermotor (5.7%), dan angkutan barang (4.1%). Hasil komposisi lalulintas khusus angkutan penumpang (mini bus, bus, dan angkutan kota) terbesar berdasarkan lokasi penelitian adalah di zona pusat kota (Jalan Urip Sumohardjo) sebesar 19.4%, zona pinggiran kota (Jalan Tinumbu) sebesar 17.5%, zona sub urban selatan kota (Jalan Sultan Alauddin) sebesar 8.3%, zona transisi kota (Jalan Toddopuli Raya) sebesar 8.7%, dan zona sub urban timur kota (Jalan Perintis Kemerdekaan) sebesar 6.9%.
96
Untuk lebih jelasnya komposisi lalulintas rata-rata di lokasi penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar 18. Diagram Komposisi Lalulintas 60000 50000 40000 Jumlah Kendaraan 30000 20000
Se da n/J ee p M Kijan ini g Bu s P Bu Tr ick- s up u T k Tru ruk m k t in An Se gan angk i gk pe de i ot da ng (pe m te- oto pe r te) Se pe da La Bec a inn ya k *** )
10000 0 U T rip Su Tinouddopumoharjo Perin mbu li Raya Sulta tis Kem n Ala erdek uddin aan
Lokasi Survei
Jenis Kendaraan
Gambar 18. Komposisi Lalulintas Rata-rata di Lokasi Penelitian Pada Gambar 18 teridentifikasi bahwa jumlah kendaraan terbanyak di jalan zona pusat yaitu sepeda motor dan angkutan kota (AUPNB) serta kijang, kemudian di sub urban timur kota dan sub urban selatan kota. Keadaan tersebut mengindikasikan bahwa perjalanan antar kawasan dalam kota tertinggi menuju ke pusat (Ujungpandang) berasal dari zona transisi (Panakkukang) dan pinggiran (Biringkanaya), sedangkan antar kota ke Kota Makassar dari hinterland adalah dari sub urban timur kota (Kabupaten Maros) dan sub urban selatan kota (Sungguminasa). Selain itu, mengindikasikan bahwa beban jalan dalam satuan kapasitas menjadikan tingkat pelayanan jalan menurun atau sangat potensial terjadi tundaan dan kemacetan di tiga zona kota (pusat, sub urban timur, dan sub urban selatan) dibandingkan dua lokasi lainnya. Volume kendaraan di lokasi penelitian berdasarkan hari sibuk dalam perhitungan volume teridentifikasi bahwa hari terpadat adalah Minggu dengan 109581 kendaraan (37.5%), kemudian hari Senin dengan 93547 kendaraan (32%), dan hari Jumat dengan 88975 kendaraan (30.5%), sedangkan berdasarkan kelompok waktu sibuk teridentifikasi jam terpadat adalah jam sibuk pagi (06.00-08.00) dengan 119059 kendaraan (41%), kemudian jam sibuk siang (12.00-14.00) dengan 108240 kendaraan (37%), dan jam sibuk sore (16.0017.00) dengan 64804 kendaraan (22%). Komposisi lalulintas berdasarkan waktu puncak di lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 24 dan Gambar 19.
97
Tabel 24. Volume Lalulintas di Lokasi Penelitian
No 1
2
3
Hari
Titik Perhitungan
Senin
Urip S. T.Raya Tinumbu P.Kmdk Sultan A Jumat Urip S. T.Raya Tinumbu P.Kmdk Sultan A Minggu Urip S. T.Raya Tinumbu P.Kmdk Sultan A Jumlah
Pagi
Siang
Sore
(06.0008.00)
(12.0014.00)
(16.0017.00)
Jumlah
14168 5377 4116 6024 10591 12588 5037 4160 5059 5682 9280 3237 3131 16998 13611 119059
11747 5475 3171 5682 6338 13310 5715 2777 6365 8792 11424 4344 2387 12182 8531 108240
7139 3119 2083 3704 4813 7139 3179 1640 3346 4186 5707 2666 1736 9101 5246 64804
33054 13971 9370 15410 21742 33037 13931 8577 14770 18660 26411 10247 7254 38281 27388 292103
7.937
7.216
4.320
19.474
Rata-rata per 15’
Jumlah/ Hari 93547
88975
109581
292103 97.368
Sumber: Survei Data Primer (2006)
00 500 00 400 00 Jumlah 300 00 Kendaraan 200 0 0 0 10 0
Waktu Pengamatan
So re
Si an g
Pa gi
SENIN MI NG JUM GU AT SE NIN Hari Pengamatan
JUMAT MINGGU
Gambar 19. Volume Lalulintas Rata-rata Per Hari dan Jam Gambar 19 memberikan illustrasi bahwa volume kendaraan tertinggi hari sibuk yaitu Hari Senin dan Minggu adalah pada waktu pagi hari, sedangkan Hari Jumat pada waktu siang hari dan volume kendaraan terendah pada setiap hari pengamatan adalah pada sore hari. Berdasarkan kondisi tersebut, maka pergerakan penduduk Kota Makassar didominasi pada hari kerja pertama dan hari libur, khususnya pada jam berangkat kerja dibandingkan jam pulang kerja, sedangkan hari akhir kerja dalam seminggu relatif sedang.
98
Selain itu, data volume lalulintas pada jam puncak selama 5 jam pengamatan dikelompokkan dalam jenis kendaraan: cepat, berat, sepeda motor, dan tak bermotor dalam satuan SMP serta bagian geometri jalan dan standar empiris
lokasi
penelitian.
Data
tersebut
merupakan
perhitungan
tingkat
pelayanan jalan atau kapasitas prasarana jalan yang menunjukkan jumlah kendaraan maksimum yang dapat melewati suatu penampang jalan atau pada jalur jalan selama 1 jam dengan kondisi serta arus lalulintas tertentu seperti jam sibuk (peak hours). Nilai tingkat pelayanan jalan tersebut disesuaikan antara kapasitas ideal atau dasar kondisi jalan yang direncanakan. Hasil perhitungan kapasitas prasarana masing-masing ruas jalan lokasi penelitian berdasarkan karakteristik lingkungan jalan (Ditjen Bina Marga,1997) adalah sebagai berikut: § Jalan Urip Sumohardjo: 8500*1.41*1.14*1.0*1.0*1.0 = 13663 SMP/jam § Jalan Toddopuli Raya: 5700*1.10*1.015*0.99*0.86*1.0 = 5418 SMP/ jam § Jalan Tinumbu: 5700*1.10*1.015*0.99*0.86*1.0 = 5418 SMP/jam § Jalan Perintis Kemerdekaan: 8500*1.41*1.14*1.0*1.0*1.0 = 13663 SMP/jam § Jalan Sultan Alauddin: 8500*1.41*1.14*1.0*1.0*1.0 = 13663 SMP/ jam. Data tersebut dianalisis dan kemudian ditabulasi dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 25. Tabel 25. Data Empiris Kapasitas Prasarana Jalan di Lokasi Penelitian No
Jenis Data dan Informasi Data/ Informasi
1
Volume Lalulintas
2
Geometri Jalan
3
Lingkungan Jalan
4
Arus Lalulintas Jalan
Titik Ruas Pengamatan Toddopuli Raya
Tinum -bu
Perintis Kemerdekaan
33201 4128 13861 1236 24.8 14 5.4 1.8 200 6/2 8500 1.41 1.14 1 1.00 1.00
8881 2038 6440 1612 13.1 6 3.55 2 200 4/2 5700 1.10 1.015 0.99 0.86 1.00
5627 3450 3116 2763 18.1 9.4 4.35 3.85 200 4/2 5700 1.10 1.015 0.99 0.86 1.00
19564 6798 11388 127 22 14 4 2.5 200 6/2 8500 1.41 1.14 1 1.00 1.00
15128 3942 10318 2518 31.6 18.2 6.7 5 200 6/2 8500 1.41 1.14 1 1.00 1.00
primer primer primer primer primer primer primer primer primer primer IHCM IHCM IHCM IHCM IHCM IHCM
Kecepatan tertinggi (km/jam) Kecepatan terendah (km/jam)
60 40
40 20
40 20
60 40
60 40
primer primer
Waktu bergerak rata2 (detik) Waktu perjalanan rata2 (detik) Waktu pengamatan (jam/ hari)
900 300 5/1
2100 300 5/1
600 300 5/1
2160 480 5/1
1800 900 5/1
primer primer primer
Jenis dan Satuan Kendaraan cepat (SMP) Kendaraan berat (SMP) Sepeda motor (SMP) Kendaraan tak bermotor (SMP) Daerah milik jalan (m) Lebar badan jalan/LBJ (m) Lebar bahu jalan/LBHJ (m) Lebar trotoar/LT (m) Panjang/jarak pengamatan (m) Tipe jalan kota (lajur/jalur) Kapasitas dasar (C 0) Faktor kesesuaian LBJ (FW) Faktor kes. LBHJ & LT (FKS) Faktor kes.pemisah arah (FSP) Faktor kes.jalur pergrkan (FSF) Faktor kes.ukuran kota (FCS)
Sumber: Survei Data Primer dan Studi Literatur (2006)
Sultan Alauddin
Ket.
Urip Sumohardjo
99
Kapasitas jalan di lokasi penelitian dikelompokkan menjadi 2 bagian, yaitu 13663 SMP/jam untuk jalan 6 lajur dan 5418 SMP/jam untuk jalan 4 lajur. Dimensi atau penampang ruas prasarana jalan dapat dilihat pada Gambar 20.
RUANG MANFAAT JALAN RUANG MILIK JALAN RUANG PENGAWASAN JALAN
Jalan Urip Sumohardjo (Lokasi Survei Volume Lalulintas Trayek D)
RUANG MANFAAT JALAN RUANG MILIK JALAN RUANG PENGAWASAN JALAN
Jalan Toddopuli Raya (Lokasi Survei Volume Lalulintas Trayek E)
RUANG MANFAAT JALAN RUANG MILIK JALAN RUANG PENGAWASAN JALAN
Jalan Tinumbu (Lokasi Survei Volume Lalulintas Trayek G)
RUANG MANFAAT JALAN RUANG MILIK JALAN RUANG PENGAWASAN JALAN
Jalan Perintis Kemerdekaan (Lokasi Survei Volume Lalulintas Trayek Mksr-Maros)
14m RUANG MANFAAT JALAN RUANG MILIK JALAN RUANG PENGAWASAN JALAN
Jalan Sultan Alauddin (Lokasi Survei Volume Lalulintas Trayek Mksr-Sungguminasa)
Gambar 20. Dimensi Penampang Ruas Jalan di Lokasi Penelitian
100
Berdasarkan data dan uraian di atas, maka perhitungan jumlah total kendaraan dan faktor nilai konversi dalam satuan muatan penumpang (SMP) di masing-masing zona di ruas jalan lokasi penelitian adalah sebagai berikut: a.
Jumlah kendaraan dan nilai konversi di setiap ruas jalan adalah: Jalan Zona Pusat (Urip Sumohardjo) = [33201+4128+13861+1236]*[63%*1.0+7.8%*2.0+ 26.8% * 0.25+2.4%*0.5]/100=52426*0.00865=453 SMP, Jalan Zona Transisi (Toddopuli Raya)= [8881+2038+6440+1612]*[47%* 1.0+10.7%*2.0 +33.8%* 0.25+8.5%*0.5] / 100 = 18971*0.008 = 150 SMP, Jalan Zona Pinggiran (Tinumbu)= [5627+1725+12462+5526]*[37.6%* 1.0+23%*2.0+21.4 %*0.25+ 18%*0.5] / 100 = 14956*0.009 = 146 SMP, Jalan Zona Sub Urban Timur (Perintis Kemerdekaan)= [19564+6798+11388+127]*[51.7%*1.0+18%* 2.0+ 30%* 0.25+0.3%* 0.5]/100 = 37877* 0.009 = 361 SMP, dan Jalan Zona Sub Urban Selatan (Sultan Alauddin)= [15128+3942+10318+2518]*[47%*1.0+ 12.2%* 2.0+33%*0.25+7.8%*0.5] / 100 = 31906*0.008 = 267 SMP.
b.
Kecepatan pergerakan nyata (aktual) di setiap ruas jalan adalah: Jalan zona pusat kota (Urip Sumohardjo) adalah 0.2 km/0.025 jam atau 8 km/jam jadi kecepatan pergerakan nyata adalah 8*0.5*[1+(1-453/ 13663)0,5 ] atau 4*[2.648] adalah sebesar 10.592 atau 11 km/jam, Jalan zona transisi kota (Toddopuli Raya) adalah 0.2 km/0.025 jam atau 8 km/jam jadi kecepatan pergerakan nyata adalah 8*0.5*[1+(1-150/ 5418)0,5 ] atau 4*[2.648] adalah sebesar 10.592 atau 11 km/jam, Jalan zona pinggiran kota (Tinumbu) adalah 0.2 km/0.016 jam atau 12.5 km/jam jadi kecepatan pergerakan nyata adalah 12.5*0.5*[1+(1-146/ 5418)0,5 ] atau 6.25*[2.648] adalah sebesar 16.55 atau 17 km/jam, Jalan zona sub urban timur (Perintis Kemerdekaan) adalah 0.2 km/0.013 jam atau 15.4 km/jam jadi kecepatan pergerakan nyata adalah 15.4*0.5* [1+(1-361/13663)0,5 ] atau 7.7*[2.648] adalah sebesar 20.389 atau 20 km/ jam, dan Jalan zona sub urban selatan (Sultan Alauddin) adalah 0.2 km/0.013 jam atau 15.4 km/jam jadi kecepatan pergerakan nyata adalah 15,4*0,5*[1+ (1-267/13663)0,5 ] atau 7.7*[2.648] adalah sebesar 20.389 atau 20 km/jam. Berdasarkan hasil di atas dan data empiris serta literatur pada Tabel 25,
maka dapat disimpulkan bahwa tingkat pelayanan jalan sebagai berikut: (1) Jalan primer (Urip Sumohardjo) di zona pusat kota dengan tingkat pelayanan jalan sebesar 10485 dibagi 13663 yaitu 0.767 SMP/jam atau kategori C dengan karakteristik aliran arus lalulintas masih baik dan stabil dengan adanya tundaan;
101
(2) Jalan sekunder (Toddopuli Raya) di zona transisi kota dengan tingkat pelayanan jalan sebesar 3794 dibagi 5418 yaitu 0.700 SMP/jam atau kategori C dengan karakteristik aliran arus lalulintas masih baik dan stabil dengan adanya tundaan; (3) Jalan sekunder (Tinumbu) di zona pinggiran dengan tingkat pelayanan jalan sebesar 2991 dibagi 5418 yaitu 0.,552 SMP/jam atau kategori B dengan karakteristik aliran arus lalulintas masih baik dan stabil dan kemungkinan terjadi tundaan; (4) Jalan primer (Perintis Kemerdekaan) di zona sub urban timur kota dengan tingkat pelayanan jalan sebesar 7575 dibagi 13663 yaitu 0.554 SMP/jam atau kategori B dengan karakteristik aliran arus lalulintas masih baik dan stabil dan kemungkinan terjadi tundaan; dan (5) Jalan primer (Sultan Alauddin) di zona sub urban selatan kota dengan tingkat pelayanan jalan sebesar 6381 dibagi 13663 yaitu 0.467 SMP/jam atau kategori A dengan karakteristik aliran arus lalulintas bebas tanpa hambatan karena volume dan kepadatan lalulintas rendah serta kecepatan kendaraan menjadi pilihan pengemudi. Penilaian kinerja pola trayek/rute eksisting angkutan umum penumpang non-bus Kota Makassar berdasarkan permintaan pergerakan penduduk dari survei data primer pengguna angkutan umum menyimpulkan bahwa faktor-faktor sosial ekonomi, penggunaan lahan, tingkat pelayanan, dan kenyamanan berpengaruh besar dalam peramalan pergerakan penduduk dalam dan antar kota; kinerja rute dan operasi angkutan dari survei pengemudi dan pembantu serta observasi di atas kendaraan (on board survey) menyimpulkan bahwa faktor penyediaan dan faktor muat/pengisian angkutan umum penumpang non-bus paling berpengaruh terhadap pengoperasian di rute/trayek tersebut. Kinerja prasarana transportasi berdasarkan survei data sekunder di instansi terkait menyimpulkan bahwa hanya faktor kapasitas jalan dan kondisi jaringan jalan yang signifikan, sedangkan tingkat pelayanan jalan dari survei data primer lokasi penelitian dan studi literatur menyimpulkan bahwa kapasitas, kecepatan nyata, dan rasio volume menjadi satu kesatuan yang berkaitan satu sama lain. Kondisi lalulintas di lokasi penelitian Kota Makassar dengan volume lalulintas yang besar telah menurunkan kecepatan nyata dan berdampak pada penurunan kapasitas jaringan jalan. Berdasarkan parameter sosial yaitu aksesibilitas pergerakan penduduk dan sarananya, maka tumpang tindihnya beberapa trayek telah menyebabkan tingkat pelayanan jalan, kapasitas, dan kecepatan aktual menurun sehingga fungsi manajemen dalam mengefektifkan trayek merupakn pilihan masa depan.
